The influence of litter birth weight phenotype on embryonic and placental development at day 30 of gestation in multiparous purebred Large White sows
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to understand the intrauterine biological processes associated with the low litter birth weight phenotype in pigs. Analyses were conducted on reproductive data from a purebred Large White maternal line to identify sows (>2 parities) with repeatable high or low litter birth weight phenotype (HLBWP or LLBWP). A total of 40 sows were selected (n = 20 HLBWP and n = 20 LLBWP) and bred with semen from purebred Large White boars of proven fertility. Sows were euthanized on day 28-30 of gestation (day 29.5 ± 0.6) and samples of placenta and embryos collected. Total number of embryos (TNE), embryonic weight (EW), embryonic viability, and crown-rump (CRL) measurements were recorded, along with the ovulation rate (OR) and allantochorionic fluid volume (AFV). No significant difference was detected (P > 0.05) in OR, TNE, and number of viable embryos on day 30 of gestation between the two groups. There was no significant difference in EW (LLBWP: 0.80 ± 0.05 g; HLBWP: 0.88 ± 0.04 g, P = 0.18) or CRL (LLBWP: 21.5 ± 0.7 mm; HLBWP: 21.9 ± 0.68 mm, P = 0.46). Placental development represented by the average AFV was significantly lower in the LLBWP compared to HLBWP (LLBWP: 131 ± 9.82 mL; HLBWP: 149 ± 9.39 mL, P = 0.03). In conclusion, placental development may be the main factor causing lower BW of entire litters in LLBWP sows.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».